R语言实现线性拟合formula代表拟合的公式,如Y~X,则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ,如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外,还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。 lm对象即lm函数返回2023-02-26Python330
微怎么回归?1、先看回归统计表,Multiple R即相关系数R的值,和我们之前做相关分析得到的值一样,大于0.8表示强正相关。2、回归统计表中的R Square是R平方值,R平方即R的平方,又可以叫判定系数、拟合优度,取值范围是[0,1],R2023-02-26Python100
【R语言】--- 散点图散点图是将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置由变量的数值决定,每个点对应一个 X 和 Y 轴点坐标。散点图可以用R自带的plot()函数绘制,也可以用ggplot2包的geom_point()和2023-02-26Python130
R语言处理PCR数据,一步画柱状图、添加显著性标志并实现截断PCR数据要有三列,一列是组名,一列是内参基因的CT值,一列是目的基因的CT值,计算方法是-2 ∆∆Ct法,实现一步出图用的是 ggpubr ,实现截断则是Y叔出手的 ggbreak以前很少有包可以完美实现这个功能,我以前写过2023-02-26Python160
R语言进行相关性分析相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性分析旨在研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度。一般来讲研究对象(样品或处理组)之间使用距离分析,而元素(物种或2023-02-26Python230
R语言相关性分析图。想知道怎么分析这些数据?框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R,相关系数R绝对值越大,颜色越深(红正,蓝负)。统计学中,P值越小相关性越显著,一般来说 一个*代表显著相关(P值为0.01,选取不同参数可能不一样)、两个**代表极显著相关(P值为0.001)、三2023-02-26Python150
生物信息学在线工具gorilla执行go富集分析有没有多重假设检验矫正在生物信息学分析中,通常要用到统计学的知识,具体的例子如下在paml计算选择压力时,计算正选择基因的显著性、基因家族收缩和扩张时的显著性、计算差异表达基因的显著性、富集分析等。对于这些分析通常都会有p值和校正之后的p值,那么对于我们什么时候2023-02-25Python140
怎么看显著性水平问题一:怎么看相关系数显著性检验表?这里主要关注两个信息就够了,一个是n,那就是你的样本容量,比如n=100的话就是有100个被试,也即100组配对的数据。根据你的样本量找到检验表里对应的行。另一个就是根据你定的显著性水平来看显著性,一2023-02-25Python220
怎么用R语言编写一个完整的多元线性回归方程)attach(byu)lm(salary~age+exper)lm(salary~.,byu)#利用全部自变量做线性回归lm()只能得出回归系数,要想得到更为详尽的回归信息,应该将结果作为数据保存或者使用“拟合模型”(fittedmode2023-02-25Python110
逐步回归的R语言实现逐步回归的R语言实现定义类型向前引入法从一元回归开始,逐步增加变量,使指标值达到最优为止相互删除法从全变量回归方程开始,逐步删去某个变量,使指标值达到最优为止逐步筛选法综合上述方法衡量标准R2:越大越好AIC:越小越好step()usage2023-02-25Python270
r语言线性回归分析怎么看正负相关看回归方程y=a+bx中的b值的正负,如果b是正数,就是正相关;如果b是负数,就是负相关。b值只能用来判断相关性的正负,但b并不是相关系数,相关系数在线性回归方程中是确定系数R^2的平方根R值,其正负号由b值的正负号决定。(1)plot(l2023-02-25Python450
R语言中 成分残差图的结果怎么看那个最佳答案说的跟这个问题没有关系。我在学习r语言的线性回归的时候遇到了这个问题。这个图是用来判断你对回归模型的线性假设是否成立的。看法如下:按照书上所说就是:“若图形存在非线性,则说明你可能对预测变量的函数形式建模不够充分,那么就需要添加2023-02-25Python340
卡方检验结果怎么看?ASYMP.sig就是我们常说的P值,一般来说,只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异,P值大于0.05就没有显著差异。分析结果:χ2值与P值,依次看“Chi-Square Tests”表的第1行,第1列和第3列。补充:第2行是校正2023-02-25Python360
R语言相关问题,求大神帮忙PHQ<-c(MYDATA$Hopeless,MYDATA$LittleInterest)这样就合成一行了PHQ<-rbind(MYDATA$Hopeless,MYDATA$LittleInterest)这样就合成两2023-02-25Python200
如何使用R语言进行卡方检验我们想知道喝牛奶对感冒发病率有没有影响,以下为数据统计的四格表: 从上文中我们通过卡方计算公式手动计算出P在0.1到0.5,说明牛奶对感冒发病率没有影响。 下面我们通过R计算一下具体p直:x<-matrix(c2023-02-25Python190
R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析用limma包,这里注意,limma包是对基因芯片表达矩阵的分析,不能对逆转录RNAseq表达矩阵进行分析(因为数据特征不同),RNAseq需要用另一种方法 解读此表 但是上面的用法做不到随心所欲的指定任意两组进行比较,所有还有下一2023-02-25Python170
如何用r语言进行双因素方差分析如果你用的是英文版的 那么流程为Analyze---general linear model---univarite 打开一个对话框将两因素选入自变量框(fixed factors)将因变量选入因变量框(dependent varieble2023-02-25Python210
R语言做了统计检验后,输出了好几行数据,比如其中有p-value=0.6,怎么调用这个p值呢?用什么命令表示?可以通过计算计算公式:假设数据为fit.data,fit.data2<-summary(fit.data)1-pf(fit.data2$fstatistic[1],fit.data2$fstatistic[2],fit.data2023-02-25Python160
“对称散点图”的绘制(R语言)转录组分析中,计算了两组间差异表达的基因后,通常怎样表示?您可能第一时间想到可以使用火山图。的确,火山图是使用频率最多的,在火山图中可以很轻松地根据基因在两组间的Fold Change值以及显著性p值,识别和判断差异表达基因概况。火山图实质2023-02-25Python150
如何用R语言做线性相关回归分析cor()函数可以提供双变量之间的相关系数,还可以用scatterplotMatrix()函数生成散点图矩阵不过R语言没有直接给出偏相关的函数;我们要是做的话,要先调用cor.test()对变量进行Pearson相关性分析,得到简单相关2023-02-25Python110